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Softmax 函数详解
资料介绍
基本定义
Softmax 函数是一种归一化指数函数，它可以将一个包含任意实数的向量转化为一个取值范围在(0, 1)之间、且所有元素之和为 1 的概率分布。
假设输入是一个包含 $k$ 个元素的向量 
，Softmax 函数对第 $i$ 个元素的输出定义为：
其中 是输入元素的指数，分母是所有输入元素指数之和，以此保证所有输出的和为 1，可以直接表示概率。
核心特性
1. 输出概率化：所有输出值范围都在 0 到 1 之间，总和严格等于 1，天然适配多分类任务的概率输出需求。
2. 差异放大：经过指数变换后，输入中较大的值会得到更大的权重，相对较小的值权重会被压缩，能够凸显输入中的最大分量。
3. 可导性：Softmax 函数处处可导，方便在神经网络训练中使用梯度下降等基于梯度的优化算法。
数学性质：梯度计算
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| Softmax_函数详解.docx | 15K |
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